简介:在深度学习中,批量大小(Batch Size)是一个重要的超参数。它决定了每次更新模型时使用的样本数量。本文将探讨批量大小的影响,以及为何并非总是越大越好,同时提供一些实用的建议。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在深度学习中,批量大小(Batch Size)是一...
在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。盲目增大 Batch_...
设置在一个比较大的范围内比较好(可以考虑8-16),但不是越大越好。因为越大,虽然线程多了,但是切分到每一个线程消耗也大了,所以会增加CPU的负荷,从而降低对GPU的利用。num_workers数一般和batch_size数配合使用。 再者可能是因为打印日志、计算eta等无关数据处理和计算的操作占用了CPU处理时间。 还要注意的一个问...